facebook
انضم للمدرسين

اكتشف أفضل دروس قاعدة البيانات الخاصة في Lhrwyyn.

لأكثر من عقد، ساعد مدرسونا الخصوصيون في قاعدة البيانات المتعلمين على التطور وتحقيق طموحاتهم. مع دروس فردية في منزلك أو في Lhrwyyn، ستحصل على تعليم عالي الجودة ومخصص وفقًا لأهدافك وتوافرك وأسلوب تعلمك.

دروس خصوصيةقاعدة البياناتقاعدة البيانات Lhrwyyn

7 مدرس قاعدة البيانات في Lhrwyyn

0 معلمين في قائمة المفضلين
|
+-

7 مدرس قاعدة البيانات في Lhrwyyn

star icon
active star icon
(1 رأي)
Mousab - الدار البيضاء1044 EGP
1044 EGPالسيد: مصعب - التدريب والدورات: Merise وقاعدة البيانات
معلم موثوق: دورة ميريز هي منهجية لتصميم وتطوير نظم المعلومات، وخاصة قواعد البيانات. وهي تتمحور حول خطوات مختلفة لتحليل وتصميم وتنفيذ قاعدة بيانات في بيئة تكنولوجيا المعلومات. فيما يلي وصف عام للعناصر الرئيسية لدورة إدارة قواعد البيانات Merise: عند استخدام منهجية Merise لتصميم قاعدة البيانات، يعمل المرء بشكل عام مع ثلاثة أنواع رئيسية من النماذج: MCD - نموذج البيانات المفاهيمية: نموذج البيانات المفاهيمية هو تمثيل للكيانات وسماتها والعلاقات فيما بينها، بشكل مستقل عن أي جانب فني. غالبًا ما يتم تطويره باستخدام الرسوم البيانية للعلاقة بين الكيانات (ER). تركز MCD على تمثيل مفاهيم الأعمال والعلاقات فيما بينها. يسمح لك بتصور الكيانات الرئيسية للمنظمة وتفاعلاتها. MMD - النموذج متعدد الأبعاد: يستخدم النموذج متعدد الأبعاد بشكل خاص في مجال تخزين البيانات. على عكس النموذج العلائقي التقليدي (المستخدم في قواعد البيانات التشغيلية)، تم تصميم النموذج متعدد الأبعاد لتحليل البيانات عبر أبعاد مختلفة. ويعتمد على مكعبات بيانات تحتوي على قياسات ومحاور (أبعاد) لتحليل هذه القياسات. هذا النموذج هو أكثر ملاءمة لتحليل القرار. MPD - نموذج البيانات المادية: نموذج البيانات المادية هو تمثيل ملموس وفني لهيكل قاعدة البيانات. ويأخذ في الاعتبار خصوصيات نظام إدارة قاعدة البيانات (DBMS) الذي تم اختياره للتنفيذ. يركز MPD على تفاصيل التنفيذ مثل الجداول والأعمدة وأنواع البيانات والفهارس والقيود وما إلى ذلك. تُستخدم هذه النماذج الثلاثة عمومًا كجزء من منهجية Merise للانتقال تدريجيًا من التمثيل المجرد والمفاهيمي للبيانات (MCD) إلى تمثيل أكثر واقعية وتقنية (MPD) مع مراعاة الاحتياجات المحددة للمنظمة أو المشروع. من ناحية أخرى، فإن MMD أكثر توجهاً نحو تحليل البيانات لعمليات صنع القرار ولا يرتبط بشكل مباشر بالبنية المادية لقاعدة البيانات.
قاعدة البيانات
ترجمة هذا النص باستخدام ترجمة جوجل.
star icon
active star icon
(1 رأي)
Mouncef - الدار البيضاء742 EGP
742 EGPتعلّم البرمجة بلغة Python: من المفاهيم الأساسية إلى تحليل البيانات وتطبيقات الويب باستخدام Flask/Django
معلم موثوق: ابدأ رحلتك في عالم البرمجة بلغة Python من خلال دورة عملية ومُصممة. سواء كنت جديدًا تمامًا على كتابة الأكواد أو تبحث عن توسيع مهاراتك، فهذه الدورة ستقودك خطوة بخطوة عبر المفاهيم الأساسية للغة — من المتغيرات وأنواع البيانات إلى هيكلية التحكم والدوال والقوائم. بينما تبني قاعدة متينة في البرمجة، ستتعمق أيضًا في القدرات القوية لتحليل البيانات باستخدام مكتبات مشهورة مثل Pandas و NumPy . تعلّم كيفية تنظيف البيانات ومعالجتها وتحليلها لاستخراج معلومات قيمة. ثم أعطِ حياة لبياناتك من خلال تصميم تصورات رائعة باستخدام Matplotlib و Seaborn ، وهما من أكثر أدوات تصور البيانات استخدامًا في عالم Python. وأخيرًا، حرّك مهاراتك إلى مستوى أعلى من خلال بناء تطبيقات الويب الخاصة بك باستخدام أحد الإطارين الشهيرين: Flask أو Django . بحلول نهاية هذه الدورة، ستتمتع بفهم شامل لبرمجة Python، ومعالجة البيانات، والتخصيص المرئي، وتطوير الويب — مما يمكّنك من تنفيذ مشاريع الواقع العملي ومتابعة التخصصات الأكثر تقدمًا.
Python · تطوير الويب · قاعدة البيانات
ترجمة هذا النص باستخدام ترجمة جوجل.
star icon
active star icon
(3 اراء)
Rachid - الدار البيضاء1898 EGP
1898 EGPخدمات التعلم الآلي واستخراج البيانات لمساعدة عملك على اتخاذ قرارات مستنيرة
معلم موثوق: أنا عالم بيانات / مهندس إحصائي متخصص في خدمات معالجة البيانات. لدي خبرة واسعة في تحليل البيانات وإعداد نماذج تنبؤية للشركات لاتخاذ قرارات مستنيرة.اقترح تصميم خدمات التعلم الآلي واستخراج البيانات من أجل الشركات المساعدة على مستوى إضافي من الحياة العامة. تشمل مجالات خبرتي ما يلي: أنماط العدوان: linéaire ، logistique ، multinomiale ، poisson ، إلخ. أنماط التصنيف: arbres de décision ، forêts aléatoires ، SVM ، إلخ. التجميع: k- يعني ، DBSCAN ، إلخ. Réseaux de neurones: réseaux de neurones artificiels، réseaux de neurones convolutifs، réseaux de neurones récurrents ، إلخ. Traitement du langage naturel: تحليل المشاعر ، تصنيف النص ، إلخ. تحليلات التسلسل الزمني للأحداث: ARIMA ، SARIMA ، إلخ. يمكنني مساعدتك في إعداد بياناتك وبناء النماذج وتقييم أدائها ونشرها. أستخدم أدوات مثل Python و R و TensorFlow و Keras و PyTorch و scikit-Learn وما إلى ذلك. لا تتردد في الاتصال بي إذا كنت بحاجة إلى مساعدة في مشاريع التعلم الآلي واستخراج البيانات الخاصة بك. أنا متاح للأوصاف الفردية أو التدريب أو المشاريع واسعة النطاق.
قاعدة البيانات · Python · الإحصاء
تعرف على المزيد من المعلمين الرائعين. جرب الدروس عبر الإنترنت مع المدرسين التاليين:
Amine - رباط, المغربمتفاعل حديثًا2053 EGP
2053 EGPمرشح لنيل درجة الدكتوراه وأستاذ ذو خبرة في تحليل البيانات والإحصاء المتقدم | درّبت أكثر من 300 شخص | أتقن استخدام برامج SPSS وR-Studio وJamovi وJASP
◾ الأدوات RStudio • SQL • SPSS • SAS • Jamovi • JASP ◾ الأساليب والاختبارات الإحصائية اختبار t للطالب • تحليل التباين الأحادي (ANOVA) • تحليل التباين المتعدد (MANOVA) • تحليل التغاير (ANCOVA) • الانحدار (الخطي واللوجستي) • الارتباط • اختبار مربع كاي • الاختبارات اللامعلمية • تحليل المكونات الرئيسية (PCA) • تحليل المراسلات المتعددة (MCA) • تحليل العوامل الاستكشافي • التصنيف / التجميع • الوساطة • التعديل • التفسير ◾ تحليل البيانات ودعم اتخاذ القرارات - إعداد البيانات وهيكلتها والتحقق من صحتها باستخدام SAS وR وSQL - تحليلات إحصائية وصفية واستكشافية ومتعددة المتغيرات لبيانات الأعمال - إعداد مؤشرات الأداء والتحليلات القابلة للتنفيذ لدعم عملية صنع القرار ◾ اختيار وتطبيق الأساليب - إعداد وهيكلة قواعد البيانات - اختبار الفرضيات والتحليلات أحادية المتغير، وثنائية المتغير، ومتعددة المتغيرات (ANOVA / ANCOVA) - الانحدار الخطي واللوجستي - تحليل العوامل (PCA / MCA) - نماذج الوساطة والاعتدال - التصنيف / التجميع 1) الدعم الأكاديمي - محاضرات، دروس تطبيقية، مشاريع، وواجبات في الإحصاء - المساعدة في فهم وتفسير النتائج - التحضير للامتحانات والعروض التقديمية الأكاديمية 2) التحليل الإحصائي - الإحصاءات الوصفية (أحادية المتغير وثنائية المتغير) - التحليلات متعددة المتغيرات - استكشاف البيانات واكتشاف القيم الشاذة 3) الاختبارات الإحصائية - معاملات الارتباط (بيرسون، سبيرمان، كابا كوهين) - اختبارات t (عينة واحدة وعينتين، مستقلة أو مقترنة) - اختبارات مربع كاي، اختبارات ذات الحدين - الدرجات المعيارية (z-scores) والمؤشرات المرتبطة بها 4) النمذجة الإحصائية - الانحدارات الخطية (البسيطة والمتعددة) - الانحدار اللوجستي - تفسير المعاملات، والتشخيص، والتحقق من صحة النماذج 5) تحليل التباين (ANOVA) وتحليل التغاير (ANCOVA) - تحليل التباين أحادي أو متعدد العوامل - تحليل التباين للقياسات المتكررة - التأثيرات الثابتة والعشوائية - اختبارات ما بعد التحليل وأحجام التأثير 6) تحليل العوامل - ACP / PCA (مخطط التباين، درجات العوامل، المصفوفات) - تحليل العوامل الاستكشافي - التدوير العاملي - التحقق من صحة الهياكل والمجموعات وتفسيرها ◾ إعداد التقارير والتواصل - تقديم تقارير واضحة ومنظمة وموجزة عن النتائج - رسومات بيانية مصممة خصيصًا لصناع القرار - دعم عملية صنع القرار الاستراتيجي والتشغيلي
الإحصاء · التحليل العددي · قاعدة البيانات
ترجمة هذا النص باستخدام ترجمة جوجل.
star icon
active star icon
(8 اراء)
Oussama - سوست, هولندامتفاعل حديثًا1483 EGP
1483 EGPمساعدة عاجلة للمشروع: تصحيح أخطاء تطبيق الويب الخاص بك وإصلاحه ونشره
معلم موثوق: هل مشروعك معطل؟ هل اقترب الموعد النهائي؟ هل تواجه صعوبة في النشر؟ أساعد المطورين والطلاب على إصلاح الأخطاء البرمجية، وتحسين الأكواد البرمجية، ونشر التطبيقات في بيئة الإنتاج. تخصصي في: استكشاف الأخطاء وإصلاحها في حالات الطوارئ: البحث عن الأخطاء وإصلاحها بسرعة (أعطال الواجهة الأمامية، وتوقف تشغيل الواجهة الخلفية، ومشكلات قاعدة البيانات) إنقاذ النشر: ضع تطبيقك على الإنترنت عندما لا يعمل أي شيء آخر (AWS، Vercel، Netlify) تحسين الأداء: تسريع التطبيقات البطيئة (استعلامات قاعدة البيانات، واستجابات واجهة برمجة التطبيقات، وأحجام الحزمة) تكوين CI/CD: أتمتة خط أنابيب النشر الخاص بك (إجراءات GitHub والاختبارات والمراقبة) المشاكل الشائعة التي أحلها: ❌ "تطبيقي يعمل محليًا ولكنه يتعطل في الإنتاج" ❌ "استعلامات قاعدة البيانات بطيئة جدًا" ❌ "المصادقة لا تعمل" ❌ "غير قادر على النشر على AWS / Vercel" ❌ "أحصل على أخطاء غريبة لا أفهمها" ❌ "تكامل الدفع (Stripe) لا يعمل" التقنيات التي أعمل بها: الواجهة الأمامية: React، Next.js، TypeScript، Vue، Angular الواجهة الخلفية: Node.js، NestJS، Express، Python (Django، Flask) قواعد البيانات: PostgreSQL، MySQL، MongoDB، Redis السحابة: AWS (EC2، RDS، S3)، Vercel، Netlify، Render DevOps: Docker، CI/CD، GitHub Actions، Nginx مثالي لـ: الطلاب: قم بتصحيح مشروعك قبل الموعد النهائي المطورون الصغار: تصحيح مشكلات الإنتاج التي لا يمكنك حلها بمفردك العاملون لحسابهم الخاص: التخلص من العوائق بسرعة في مشاريع العملاء الشركات الناشئة: إصلاح ونشر منتجك القابل للتنفيذ (MVP) دون الحاجة إلى توظيف مهندس بدوام كامل كيف يعمل: التقييم السريع (15 دقيقة مجانية): شارك سجلات أخطائك، وسأقوم بتحديد المشكلة جلسة تصحيح الأخطاء المباشرة: نقوم بإصلاح الأمور معًا عبر مشاركة الشاشة مراجعة الكود: سأوضح لك كيفية منع حدوث المشكلة في المستقبل التوثيق: سوف تتلقى ملخصًا لما تم تصحيحه ولماذا. متوسط وقت الدقة: أخطاء بسيطة: 1-2 ساعة مشاكل النشر: 2-3 ساعات تصحيح الأخطاء المعقدة: 3-5 ساعات يتم قبول المشاريع العاجلة (التوافر في نفس اليوم لحالات الطوارئ).
قاعدة البيانات · تطوير الويب · برمجيات الكمبيوتر
ترجمة هذا النص باستخدام ترجمة جوجل.
star icon
active star icon
(24 اراء)
Salah Eddine - باريس, فرنسامتفاعل حديثًا1898 EGP
1898 EGPأتقن بايثون مع دورات مناسبة لجميع الأعمار والمستويات! مبتدئ، متوسط، محترف
معلم موثوق: إتقان لغة بايثون مع دورات مخصصة اكتشف فن البرمجة مع دورات Python المصممة خصيصًا لتلبية احتياجاتك الخاصة. سواء كنت مبتدئًا أو متوسطًا أو محترفًا، فإن دروسي تتكيف مع جميع المستويات. لماذا تختار دوراتي؟ نهج التدريس الشخصي: تم تصميم كل دورة وفقًا لمستوى مهاراتك وأهدافك الفردية. الخبرة العملية: تعلم من خلال العمل بمشاريع واقعية تبني فهمك ومهاراتك. الدعم المستمر: احصل على دعم غير محدود عبر البريد الإلكتروني لأية أسئلة لديك بين الجلسات. كخبير في لغة بايثون، لدي شغف للتدريس ومشاركة معرفتي. هدفي هو إرشادك بشكل فعال في رحلة التعلم الخاصة بك. احجز الدرس الأول: ابدأ رحلتك إلى إتقان لغة بايثون الآن عن طريق حجز الدرس الأول. سواء كنت تطمح إلى دخول مجال التطوير أو صقل مهاراتك الحالية، فإن هذه الدورات مصممة خصيصًا لك.
Python · برمجيات الكمبيوتر · قاعدة البيانات
ترجمة هذا النص باستخدام ترجمة جوجل.
Abraham - السعودية1171 EGP
1171 EGPتحليل البيانات والعلوم، وقواعد البيانات وSQL، والإحصاء وPython.
معلم موثوق: أُدرّس مجموعة واسعة من دورات علوم البيانات، بما في ذلك تحليل البيانات، وقواعد البيانات وSQL، والإحصاء، وبايثون، مُغطّيةً مواضيع من المستويات المبتدئة إلى المتقدمة. يُركّز أسلوبي في التدريس على التعلّم العملي باستخدام مجموعات بيانات أعمال حقيقية، مما يُتيح للطلاب تطبيق المفاهيم مباشرةً على سيناريوهات عملية. أُصمّم وأُقدّم مناهج دراسية ومختبرات ومشاريع تُدمج تنظيف البيانات، والتصور، والتعلّم الآلي، والنمذجة التنبؤية. من خلال الموازنة بين الأسس النظرية وحل المشكلات التطبيقي، أُساعد المتعلمين على بناء مهارات تقنية وتحليلية قوية تُناسب البحث الأكاديمي وتطبيقات الصناعة. بالإضافة إلى ذلك، أُرشد الطلاب في مشاريع التخرج ومبادرات البحث، مُشجّعًا إياهم على التفكير النقدي والتعاون واتخاذ القرارات القائمة على البيانات.
قاعدة البيانات · الإحصاء · برمجيات الكمبيوتر
ترجمة هذا النص باستخدام ترجمة جوجل.
عرض النتائج 1 - 7 من مجموع 71 - 7 من 7
التالي»

طلابنا في Lhrwyyn يقيمون مدرسيهم في قاعدة البيانات

لضمان جودة مدرسي قاعدة البيانات , نطلب من طلابنا في Lhrwyyn تقييمهم.
يتم نشر مراجعات الطلاب فقط وتضمنها Apprentus. تم التقييم 4.8 من أصل 5 بناءً على 39 تقييمات.

دروس الدعم في مادة الرياضيات لطلاب المدارس الثانوية (دبي)
Salah Eddine
rating star
rating green star
شررح وافي وممتاز
تقييم من طرف SULAIMAN

أنت هنا

دروس خصوصية
قاعدة البيانات
قاعدة البيانات Lhrwyyn
map iconخريطة